" 从波罗的海的斯德丁到亚得里亚海边的里雅斯特,一幅横贯欧洲大陆的铁幕已经降落下来。"
1946 年 3 月,英国前首相丘吉尔在应邀访问美国期间在密苏里州威斯敏斯特学院发表了题为《和平砥柱》——后来被更多称之为 " 铁幕演说 " ——的演讲。
这场演讲拉开了二战结束后美苏冷战格局的大幕,而在短短几年后,刚成立的新中国就遭遇了资本主义阵营的政治孤立、经济制裁与军事封锁。
面对新中国百废待兴、百业待举的困难局面,华罗庚、钱学森、李四光、钱三强、周培源、邓稼先、王淦昌、苏步青等一大批留学生群体毅然回国,在极其艰难困苦的条件下呕心沥血、顽强拼搏,为祖国建设做出了不可磨灭的伟大贡献。
正是在这些老一辈科学家的带领下,国人历经数年时间艰苦攻坚,完成了国家工业基础设施建设,也为日后更多领域科研突破乃至新中国各项事业的发展奠定了坚实基础。
历史总是相似的,70 年后的今天,以信息科技为核心的新一代科技革命浪潮席卷全球,我国却再度遭遇了重重封锁和狙击——从 2018 年开始,美国商务部就不断抛出 " 实体清单 " 全力打压中国科技企业,其中被制裁企业数量超过 200 家,人工智能及高新科技企业占比超 40%。
作为决定了人类社会下一阶段的核心科技力量,发展人工智能的重要意义无需赘言。新的使命已经落在了新一代人的身上,命运拐点就在前方。
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人工智能的源起与格局
让我们先把时钟拨回到 65 年前。
△ 参加达特茅斯会议的科学家们
1956 年,马文 · 明斯基和由他设计和建造的世界上第一个神经网络模拟器 Snare 在达特茅斯会议上亮相,这场会议也成为了 AI 的起点。在此后的 60 多年里,AI 领域的发展可以被归纳为三波浪潮:
第一波浪潮是在 1950 年代 ~1980 年代,主要表现为算法、方法论及早期 AI 系统的诞生,即 AI 从理论向实践的过渡,尽管算法雏形初现,但局限于算力不足,这一阶段的 AI 并没有真正落地应用;
第二波浪潮是在 1980 年代到 2000 年代,AI 开始向更专业化的方向发展,尝试专注于解决实际问题。AI 计算机、多层神经网络和 BP 反向传播等方算法的突破及语音识别和语言翻译等均诞生于这一阶段;
第三波浪潮是从 2006 年至今,在神经网络深度学习理论的诞生和指导下,依托计算机性能提升和海量数据不断积累,AI 在语音识别、图像识别、自然语言理解等领域取得突破性进展,技术产业化趋势不断加快。
而我国 AI 发展起步于 1980 年代,在此之前不仅受资本主义阵营重重封锁打压影响,国内技术发展本身也处于对计划经济时期的矫正和摸索状态。
从 80 年代开始,改革开放推动下,我国开始大量引入和模仿国外先进技术。进入新千年后,从模仿学习到创新突破成为了我国信息技术产业发展的主航道。
起步晚、发展快是我国 AI 产业的主要特征,事实上,在全球 AI 领域进入第三波浪潮后,我国已经在多方面迎头赶上。到 2018 年,我国 AI 专利数量达全球第二,AI 企业数量也位居全球第二。
这离不开的是新一代技术领军者们的励精图治,时至今日,在我国 AI 产业领域一线创业拼搏的擎旗者大多为 80 后,其中诸多领跑企业更已经成为我国 AI 产业发展史的一个缩影。
如果说国内 AI 企业如今称得上是灿若繁星,那么被称为是 AI 四小龙的云从科技、商汤科技、旷视科技和依图科技无疑是最明亮的四颗,它们也成为了中国 AI 产业发展史的一个缩影。
4 月 6 日,证监会批准了云从科技在科创板上市的注册申请,这意味着云从科技很可能将成为 "AI 四小龙 " 中第一家成功冲刺科创板的公司。
自 2020 年 12 月递交 IPO 申请,到 2021 年 7 月成功过会,再到如今的获准上市,云从科技冲刺科创板的历程并不短。
但如果从其诞生的 2015 年算起,云从的发展历程却紧凑且迅捷,在短短 6 年多时间里,云从不仅实现了从无到有再到迅速成长为 AI 操作系统与平台领域执牛耳者,还在推动技术突破创新和应用落地方面屡破世界纪录。
这其中,云从还参与了国家级、省部级、地市级以及重点科研院校的 27 个重大专项科研项目,在多个国家级 AI 智能项目中担任牵头单位,更参与了人工智能国家标准、公安部行业标准等 30 项国家和行业标准制定工作。
这恰恰与整个中国 AI 产业只用一半甚至三分之一的时间就跑完了其他国家全程的发展历程遥相呼应,成为了国内 AI 产业起步晚、发展快的一个切面。
有趣的是,云从科技创始人周曦在冥冥中也与 AI 浪潮结下了许多奇妙的缘分。
1981 年,人工智能学会在长沙成立,这标志着国内 AI 研究的正式起步,同年周曦出生。
2006 年,多伦多大学计算机系教授 Geoffrey Hinton 在《science》上刊发了一篇关于 " 神经网络如何通过无监督学习减少出错 " 的论文,标志着神经网络深度学习的诞生,随之掀起 AI 第二波浪潮。
同年,周曦进入 UIUC 师从 " 计算机视觉之父 " 黄煦涛教授,主攻方向从语音识别转向图像识别,通过在这两大领域的深入研究、实践与融合碰撞,为日后带队拿到六次世界智能识别大赛冠军、发表数十篇权威论文奠定了基础。
2011 年,IBM 开发的自然语言问答计算机沃森在美国老牌益智节目《Jeopardy!》中击败两位人类冠军选手,为从弱 AI 走向强 AI 指明了一个基于人机协同交互的重要发展方向。
同年,中国科学院计划在西南地区筹建研究院,在与筹备人袁家虎院长三次长谈之后,周曦毅然放弃在美国的优渥工作与生活,以中国科学院 " 百人计划 " 专家的身份只身归国,撑起了西南地区 AI 科研的一片天空。
△ 周曦(左一)、Thomas S. Huang 黄煦涛教授(左二)、袁家虎(右二)
2015 年,机器深度学习领军企业 DeepMind 委身谷歌,为日后将全球民众对于 AI 的关注推到前所未有高度的 AlphaGo 与李世石 " 世纪大战 " 打下了第一根楔子。
同样是在这一年,身居中科院重庆绿色智能技术研究院信息所副所长的周曦为了将科研成果更多的落地应用,解决实际问题发挥更大价值,辞去了在中科院的稳定工作,带领团队再次创业,吹响了云从科技从无到有的进击号角。
在投资人、同事等工作伙伴的眼中,周曦是一个融合了科学家思维和企业家特质的人,他既能够大胆取舍放弃稳定高薪的工作生活,又可以创业 6 年如一日保持热情不受外界情绪冲击。
这恰恰是那些卓越的科技企业家们所都具备的个人素质——从比尔盖茨到乔布斯,从拉里佩奇到埃隆马斯克都无不是如此。
如今回头看,周曦及云从科技与 AI 产业的缘分,正应了那句老话,时势造英雄,也需英雄能够驾驭时势。
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中国 AI 应对机遇与挑战
进入新千年尤其是近几年来,全球 AI 发展如火如荼,我国亦是如此,一个公认的事实是,尽管目前中国已成为仅次于美国的全球第二大人工智能大国,但那些业已浮出水面的问题痛点也越来越受到重视——在芯片和操作系统两个核心技术维度被 " 卡脖子 "。
仅在芯片方面,连续十几年间,芯片都是我国每年最大单一品类进口商品,贸易价值在原油、钢铁之上。
事实上,早在 1999 年科技部举办的 " 发展我国自主操作系统座谈会 " 上,时任科技部部长徐冠华就曾一针见血的指出,中国信息产业缺芯少魂。芯即芯片,魂即操作系统。
科技攻关从来都不是一件易事,从理论到科研,从科研到落地,从落地到普及,这一系列 AI 科技产业化的流程特质都决定了重投入长周期的必然性。
起步晚决定了我国 AI 产业从诞生伊始就在 " 补课 ",既要想方设法破除那些手握核心技术的发达国家封锁,又要沿着别国此前几十年走过的道路加速追赶,其中艰辛不难想见。
值得庆幸的是,经过十数年的砥砺前行,现如今我国 AI 产业在大力攻关核心技术的同时也已经有一系列成果初现。
这表现在针对 " 缺芯少魂 " 这两大最主要问题层面,以华为为代表的巨头玩家们积极从芯片硬件层面谋求突破,以云从为代表的新锐企业们则更多的是在操作系统等软件维度高举高打。
相较于众多新闻媒体对国内科技企业发力芯片研发的付出与收获进行过详实报道,普罗大众对于国内 AI 企业在操作系统方面的发力却不甚了解,事实上,正如芯片是 AI 产业的 " 心脏 ",操作系统作为 AI 产业的 " 灵魂 ",有着同样重要的地位、价值与意义。
以云从科技为例,尽管有着清晰的战略布局和过硬的技术能力,但因为成立时间短,在市场看来一度因 " 资历不足 " 而曾遭遇过坎坷。
2015 年底,云从科技在某个项目进行了 7 次 POC 测试(即针对客户具体应用的验证性测试),在将项目效果提升两个数量级、排名第一的情况下,客户最终没有采用云从科技的产品,原因就在于刚成立的云从拿不出客户要求的三年财报。
刚成立的企业无论是品牌还是资质都更难获得用户市场的认可,这并不难以理解,但周曦仍深感自责,在闭关三天反思后,带领团队迅速做出整改,此后云从再未因相似问题碰壁。
如今的云从已经成长为行业佼佼者,其自主研发的人机协同操作系统兼容传统操作系统与 AI 操作系统,分别与硬件、软件解耦,已经落地应用于安防、金融、出行等多个领域。
所谓人机协同,就是人类通过视觉、听觉、语音、动作等方式与机器进行交流,融合人类智能和机器智能,协同完成特定工作。
因为在当前 AI 技术水平下,人工智能并不具备可以与人类相媲美的在复杂环境下做出创造性决策的能力,通过人机协同,融合人工智能与人类智能的优势,大量的流程性、重复性工作都由 AI 承担,而人更多负责对机器的管理维护和更需创造力的决策工作。
如果说 AI 机器人实现的是对人类肢体力量的无限延伸,那么人机协同操作系统就是对人类大脑力量的无限延伸。
云从创始人周曦曾提出在未来三年的核心目标是围绕人机协同操作系统开拓一条产业链,从而成为 AI 行业的 Tier1 厂商,因为这将会使得云从更具有不可替代性、话语权强和利润空间高的标签,也会让云从未来实现第二曲线的高增长、高盈利、高稳定更有信心。过去云从已经在 Tier3、Tier2 有了一定积累的成果,例如跨镜追踪屡破世界记录以及隐私计算成为行业标准的制定者,以后加强 Tier1 的建设则是水到渠成的事情。重点通过 Tier1 和 Al 精灵产品 ( OEM ) ,实现对解决方案质的提升。而实现这些的核心底座则是云从的人机协同操作系统 CWOS。
云从期冀于通过人机协同让顶尖的专家智慧广泛普及,提升行业乃至社会方方面面的效能。
正如周曦在谈及创办云从的初衷时所说,"前沿尖端技术的创业,如果研究人员不能亲力亲为,成功的机会等于零;亲力亲为,也只有很小的几率成功 ... 在那一刻,我突然意识到科研成果能为个人带来光环,但如果不能解决实际问题仍然是遗憾的。"
如今在金融领域,云从为包括六大国有银行在内的超过 100 家金融机构提供产品和技术服务,围绕营销、运营和场外等金融服务应用环节,推动全国超过十余万个银行网点进行 AI 升级,全面提升金融企业的核心竞争力。
再比如云从携手海关总署打造的 " 智慧海关 " 人机协同操作系统已经应用于某港区。通过实现 "AR+VR+AI" 的远程视频监控作业,系统化提升了监管效率,货物、运输工具和舱单申报上线率均达 100%,查验时间由平均 4 个小时缩短到 15 分钟以内,赋能海关口岸拥抱信息化和智能化。
此外,云从还与广州市政府共建国内首个人机协同开放平台,为广州市数字政府、城市大脑等新型基础设施建设提供支持,在疫情期间落地各类防疫系统,助力机场、社区、学校等全国防疫控疫工作,助推复工复学工作顺利展开,在更多领域以 AI 之力普惠民生。
人机协同本质上是人类思维的无限延伸,是弱人工智能走向强人工智能的必经之路。在可预期的未来,云从将打造的是一个类似 Windows 的城市 AI 操作系统,基于视觉、语音、数据等 AI 核心技术闭环,为不同行业平台提供技术与知识服务能力支持,更为实现智慧城市提供更多可能。
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AI 市场全面崛起的更多可能
其实,AI 发展史既是一部信息技术和产业的发展史,也是一部新兴企业抢占明日高地的 " 更迭史 "。从第一代信息产业代表微软、IBM、甲骨文,到第二代互联网企业谷歌、亚马逊、BAT,再到第三代专注于 AI 产品服务的前沿企业,范式转移下的新兴市场总会带来新的高地,谁能成功站上高地,谁就能把握住未来。
在 AI 领域,随着从基础支撑、单点突破到综合应用的各方面都日渐成熟,市场化浪潮以肉眼可见的速度不断升高。
根据中国信通院发布的《人工智能发展深度观察》报告称,2020 年,全球人工智能产业规模约 1565 亿美元,增长 12%,其中中国人工智能产业规模大约 3100 亿元,同比增长 15%。预计 2022 年国内 AI 核心产业规模有望达到 1573 亿元。
而在 IDC 的预测中,2022 年以前,全球人工智能市场将以每年 36% 的速度飞涨,到 2021 年,约 75% 的企业应用程序会使用到人工智能,2022 年,全球的人工智能系统支出将达到 792 亿美元。
在这背后,一方面是国家相关政策对于人工智能的高度认可与支持鼓励。国务院和相关政府部门已制订与发布了人工智能相关的多项发展战略规划,如《" 互联网 +" 人工智能三年行动实施方案》、《中国制造 2025》和《机器人产业发展规划 2016 — 2020》等,推动人工智能发展俨然已经成为国家战略的一个组成部分。
而在去年 10 月召开的第十九届五中全会期间发布的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中提出:" 把科技自立自强作为国家发展的战略支撑。"
《建议》中还指出," 要瞄准人工智能、量子信息、集成电路、生命健康、脑科学等前沿领域,实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目。" 人工智能名列前沿科技的第一位,已经足以说明其在重要性上的优先级。
另一方面,是随着信息产业硬件基础设施的日益完善,众多领域拥抱智能化、信息化的澎湃需求为各个 AI 细分赛道构建出了可观的市场前景。
比如在 AIOT 领域,基于人机协同下的电视、冰箱、空调等等传统家居硬件都将被颠覆,成为全新物种也带来广阔蓝海,这同样为 AI 企业提供了一片发光发热的新阵地。
在这一领域,小米、旷视、华为等众多企业纷纷下场布局厮杀,根据 IDC 的数据预测,到 2022 年全球 AIOT 支出将达到 1.2 万亿美元,其中,仅中国 AIOT 支出规模就将达到 3 千亿美元,万亿级市场空间已经成为共识。
再比如在操作系统与平台领域,其作为联结应用与设备的核心发力点,在安防、出行、城建等多个领域正起到越来越重要的作用,巨大市场空间也随之浮出水面。
例如在安防领域,从金盾工程、天网工程,到雪亮工程,到立体防控体系建设,智能平台所占比例正在不断提升。再比如想要构建智慧城市,大量感知、认知、决策数据与人工智能服务需要通过 AI 平台进行资源管理与任务调度,AI 软件、系统及平台占比正在不断提升。
同样以云从为例,除了安防、金融等领域,在智慧出行领域,云从产品和解决方案已在包括中国十大机场在内的 100 余个民用枢纽机场部署上线。
不难看出,云从的亮眼表现已经是 AI 之于 B 端市场和 G 端市场正步入爆发前夜的一个最好例证。
站在更高层次看,无论出于全球浪潮走向,还是国家战略驱动,亦或是国内发展需要,人工智能时代都是终将到来的那个未来,这也是诸多科幻电影里所畅想的人类未来更多可能所在。
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写在最后
被称为是 " 中国人工智能之父 " 的吴文俊先生曾这样表达对中国 AI 产业的殷切期盼:" 古代中国是脑力劳动机械化的故乡,也是脑力劳动机械化的发源地。我们有着发展脑力劳动机械化所需要的坚实基础、有效手段与丰富经验。"
回顾过去,中国 AI 从产业诞生之初的步履艰难到如今的百花齐放和腾飞在即,三十年间风云变幻,离不开几代人筚路蓝缕,薪火相传,谱写了一曲奋斗的赞歌。
可以说,周曦与云从科技的故事是众多中国 AI 人才积极推动国内 AI 产业发展的一个缩影,也是 70 年前归国巨子们毅然投身祖国工业基础设施建设的一个映射。
随着越来越多中国 AI 企业日益成长起来,立足全球之巅,如今我们可以骄傲地说,中国 AI 已经取得了一定成就,未来要走的路还有很长,也还有更多挑战在等待着我们,但没有人会畏惧肩负起时代使命的重担。
这同时也代表着,在 AI 领衔下的新一波智能科技浪潮面前,我们不再只是跟随者。